火星探测接近段的光学自主导航研究

目前光学自主导航技术已成为深空探测计划中的重点研究对象. 已有研究, 多侧重于光学自主导航技术在深空探测巡航段或是对小行星探测接近段中的应用, 而关于大行星探测接近段光学自主导航技术的研究比较少. 结合中国即将开展的火星探测计划, 研究了探测器在火星探测接近段中利用火星进行光学自主导航的整个过程, 提出了适用于接近段的动力学模型、光学观测模型及自主导航滤波算法. 通过对自主导航系统的可观测性分析, 证明了仅利用火星光学信息进行自主导航的可行性. 仿真计算结果表明, 在接近段, 整个光学自主导航的持续时间约为40h. 在自主导航的最后5h内, 滤波结果稳定, 探测器的总体位置误差在40km以内, 速度误差在0.25m·s-1以内. 计算结果的精度满足实际任务需求, 对中国火星探测计划具有直接的参考价值.      

一种平面约束辅助测量的深空探测器自主天文导航方法

深空探测任务中自主导航测量误差是影响深空探测自主导航系统精度的主要影响因素。针对抑制自主导航测量误差的问题,提出一种平面约束辅助测量的深空探测器自主天文导航方法,该方法在对系统非线性不等式几何平面约束建模的基础上,利用序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)非线性规划方法,对深空探测器自主天文导航系统的非线性不等式约束进行非线性规划,直接辅助减小深空探测器自主导航系统的量测误差;利用CKF-SQP量测优化非线性约束滤波方法,对深空探测器自主导航系统的状态进行估计,进一步减小系统随机误差。仿真结果表明:所提方法可以有效抑制测量误差,实现深空探测器高精度自主导航。该方法可为深空探测器提供一种可行的高精度自主导航方法。     

火星探测器捕获段自适应卡尔曼滤波方法

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务中的节能、高效的导航方式。基于轨道动力学模型和星光角距的卡尔曼滤波方法已经被成功应用在天文导航系统中。在捕获段由于探测器所处动力学环境复杂,未建模的加速度误差,星历误差等都会造成过程噪声统计特性不完全。针对以上问题,提出一种根据新息和残差序列的变化趋势来调节过程噪声协方差阵的自适应平方根容积卡尔曼的方法（AQSCKF）。该方法先分别利用新息和残差计算调节因子,然后判断新息和残差的变化趋势,当新息和残差的变化趋势一致时,取二者调节因子的均值作为过程噪声方差阵的调节因子,对其进行调节。此外,本文还将该方法与传统的只利用新息或残差在线调节协方差阵的平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）方法进行对比,仿真结果表明,在解决由于过程噪声统计特性不能完全已知的问题上,AQSCKF算法不仅能显著提高导航精度,并且具有很好的稳定性。     

基于自适应滤波的脉冲星导航方法研究

基于X射线脉冲星的自主导航技术能够为深空探测航天器提供高精度导航信息.脉冲星星表误差对导航性能存在不利影响,特别是方差不确定的星表误差,会引起较大定位误差.建立不确定项的导航模型,提出一种基于方差匹配的自适应滤波方法,通过估计不确定观测模型中的待估参数减小不确定项对观测的影响.通过数学仿真对比了自适应滤波方法和传统扩展卡尔曼滤波方法（EKF）,验证了所提方法的有效性.     

考虑星历误差的天文测角/时间延迟量测组合导航方法

基于太阳震荡的时间延迟是一种新型天文导航量测量，可以提供探测器相对反射天体的距离信息，与星光角距量测量结合，可以提高导航性能。然而，星光角距量测模型与时间延迟量测模型均含有火卫一相对火星的位置矢量，火卫一的星历误差将影响导航精度。针对这一问题，提出了一种基于在线估计的天文测角/时间延迟量测组合导航方法，建立了包含火卫一位置及速度的状态模型，利用星光角距及时间延迟量测量同时对火卫一的位置和速度进行在线估计，仿真结果表明，提出的方法可以有效抑制火卫一星历误差对组合导航精度的影响，为探测器提供高精度的自主导航信息。     

考虑太阳自转的天文多普勒差分导航方法

基于太阳震荡的时间延迟是一种新型天文导航量测量，可以提供探测器相对反射天体的距离信息，与星光角距量测量结合，可以提高导航性能。然而，星光角距量测模型与时间延迟量测模型均含有火卫一相对火星的位置矢量，火卫一的星历误差将影响导航精度。针对这一问题，提出了一种基于在线估计的天文测角/时间延迟量测组合导航方法，建立了包含火卫一位置及速度的状态模型，利用星光角距及时间延迟量测量同时对火卫一的位置和速度进行在线估计，仿真结果表明，提出的方法可以有效抑制火卫一星历误差对组合导航精度的影响，为探测器提供高精度的自主导航信息。     

基于测速测角敏感器的火星探测器自主导航方法研究

提出了一种基于天体光谱红移测速和利用星光敏感器测角的测速测角组合导航新方法。该方法与现在的深空探测器导航方法相比,优势明显：一是无需太复杂的轨道动力学模型,简单易行。二是不需要依赖地面的无线电信息,无时延。最重要的是消除了测角导航方法引入的微分误差和测速导航方法引入的积分误差,可以实现精确天文自主导航,满足深空导航连续自主、实时高精度的基础要求。针对该导航方法,首先完成了轨道动力学模型和量测模型的建立工作,然后根据模型的非线性特点,分别采用扩展卡尔曼滤波算法完成了对该组合自主导航方法的研究。最后,对该方法进行仿真验证,通过对仿真结果的分析可以发现,测速测角组合自主导航方法满足巡航段的导航精度指标要求。     

高超声速飞行器惯性/天文鲁棒组合导航方法

对于高超声速飞行而言,惯性/天文组合导航的应用将会面临异常值干扰和噪声特性变化等问题,需要控制天文量测中异常值扰动的影响,提高对于可靠量测信息的利用效率。为此,本文研究了一种基于平衡因子的组合导航方法,采用鲁棒滤波方法进行惯性/天文组合导航系统的量测更新,将自适应滤波技术引入到鲁棒滤波中,考虑到天文量测信息不同的噪声特性和水平,将自适应因子分解为姿态自适应因子和位置自适应因子,从而平衡状态预测信息和天文测量信息的贡献。仿真结果表明,本文方法可以显著提高高动态环境影响下的组合导航性能。     

深空探测器自主天文导航技术综述

在深空探测中,单独使用无线电测控存在精度、实时性、覆盖性等方面的限制。作为无线电测控的有效补充,自主天文导航是保证深空探测任务成功的关键技术之一。面向深空探测对自主天文导航的迫切需求,概述了深空探测器自主天文导航的基本原理,简要介绍了深空探测器自主天文导航的研究进展,并重点分析探讨了深空探测器自主天文导航的关键技术和发展趋势。分析结果可为我国未来深空探测器天文导航系统研制提供参考,并为深空探测任务的总体设计提供帮助。     

火星探测器自主导航方法综述

火星是人类深空探测的重要目标之一,火星探测器的自主导航是探测任务的重要支撑技术。针对火星探测器自主导航方法的国内外研究现状进行综述与总结,讨论和分析了火星探测器自主导航可行的导航信标和测量手段,对自主导航算法需要研究的关键技术进行了梳理和探讨,提出了火星探测器在巡航段、捕获段和环绕段等不同阶段场景下的测量手段、自主导航方法的建议和设想。     

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。     

航天器天文导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

星光折射间接敏感地平的自主天文导航方法能够获得很高的导航精度,但由于大气密度模型时空分辨率不高,这种方法所敏感的地平有可能出现较大的瞬时误差,从而导致导航滤波器精度降低,有时甚至发散.为了解决这一问题,提出将模糊推理系统应用于自主天文导航,研究基于Unscented卡尔曼滤波的模糊自适应算法,使导航滤波器在观测值异常时具有一定的自适应能力.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.      

弹道导弹的捷联惯性/天文组合导航方法

针对传统的捷联惯性/天文(SINS/CNS)组合导航系统不能精确估计加速度计偏置而导致导航误差发散的问题,提出一种基于星光折射间接敏感地平的捷联惯性/天文(SINS/RCNS)组合导航方法。利用星敏感器测量星光折射角,结合大气折射模型得到的折射视高度来抑制位置误差的发散。推导了基于星光折射新的量测方程,分析了折射星数目与导航精度的关系,当使用多颗折射星时能够精确估计加速计偏置,从而能够完全抑制位置误差的发散,并对系统进行可观测性分析。通过卡尔曼滤波实现了状态估计。仿真结果表明:本文方法的导航精度优于传统方法,有效抑制了位置误差的发散,验证了本文方法的有效性。     

月球探测器天文导航的遗传粒子滤波方法

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.      

自适应混合信息滤波算法及其在 相对导航中的应用

为解决相对导航模型中线性、非线性并存,及多传感器信息融合时基于Kalman滤波的导航算法计算复杂度较大的问题,提出一种混合信息滤波算法;考虑测量噪声统计特性不准确等工程因素,提出一种自适应混合信息滤波相对导航算法.理论分析及仿真验证表明,与基于Kalman滤波的传统导航算法相比,给出的混合信息滤波算法具有多传感器数据融合时计算复杂度低、便于工程实现的优点,且可以完成线性、非线性并存时的导航滤波任务;除上述特点外,在传感器测量噪声统计特性不准确的情况下,给出的自适应混合信息滤波相对导航算法可以通过自适应调整量测协方差阵的方式,使导航系统仍保持较高的精度.     

发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法

弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航（SINS/CNS/GNSS）是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波（EKF）。为了提高组合导航系统的精度及可靠性,对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波（UKF）模型进行了设计,直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分,利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程,并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明,相对于EKF算法,采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%,并且系统的实时性也可以得到保证。     

连续小推力航天器自主导航及在轨参数标定

以连续小推力航天器为背景,提出了综合考虑星载加速度计和推力器在轨标定的自主导航方案。首先以精确姿态测量和引力梯度模型为标定参考信息源,建立了包含加速度计参数、推力器参数以及光压系数的完整参数测量模型;然后基于天文导航方法建立了自主导航系统状态模型和观测模型;表明各状态和参数的能观性后,采用了具备良好计算效率和鲁棒性的双重无迹卡尔曼滤波方法进行状态和参数联合估计。分析与数值仿真表明,该方法通过结合参数在轨标定直接提高了导航模型精度,在工程应用中具备可行性和有效性。     

抗差自适应滤波在低轨飞行器INS/CNS/GNSS 组合导航中的应用

低轨飞行器对导航系统的稳定性要求较高,采用标准卡尔曼滤波的组合导航系统在异常扰动情况下会产生较大误差,严重影响低轨飞行器导航精度.在此前提下提出将抗差自适应滤波用于低轨飞行器导航系统,并基于该滤波器设计INS/CNS/GNSS组合导航.通过仿真实验对比验证抗差自适应滤波的有效性.     

基于特征值分解的小天体着陆自主导航系统可观度分析

摘要： 针对非线性导航系统中状态估计可观性与导航精度之间的关系，采用基于误差方差阵特征值分解的可观度分析方法，结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对非线性预测滤波(NPF)算法进行改进，推导改进预测滤波的误差协方差矩阵，并对其进行特征值分解.分析特征值和特征向量与导航精度的关系，以小天体探测器着陆自主导航系统为例进行仿真验证，与EKF导航精度比较的基础上验证改进的NPF算法的有效性和精确性，并分析不同误差因素(模型误差，陀螺噪声，陆标误差)对可观度的影响，为航天器实际过程中自主导航系统的滤波器设计提供参考.     

自识别自校准Kalman滤波方法

在导航滤波、故障诊断等许多工程领域中,受环境因素影响、模型和参数的选取不当等原因,系统状态方程中往往含有未知输入(系统误差),传统的Kalman滤波方法无法消除这种未知输入的影响,导致产生较大的滤波误差。为此,提出一种自识别自校准Kalman滤波方法,并分别对线性系统和非线性系统进行了详细讨论,给出了相应的公式和滤波步骤。该方法能够自动识别状态方程中有无未知输入,当有未知输入时,则能自动估计未知输入,并对它进行补偿和修正。大量实例计算和仿真模拟表明,与传统方法相比,本文方法能够有效提高状态估计精度,且计算简单,便于工程应用。